您好，我有一个mapreduce应用程序可以将数据批量加载到HBase中。我总共有142个文本文件，总大小为200gb。我的映射器在5分钟内完成，除了最后一个之外，所有reducer都卡在100%。它需要很长时间，并且从过去24小时开始运行。我有一个专栏家庭。我的行键如下所示。48433197315|1972-03-31T00:00:00Z|448433197315|1972-03-31T00:00:00Z|3848433197315|1972-03-31T00:00:00Z|4148433197315|3-1972T-00|197200:00Z|2348433197315|1972-
我在Mapper中做HBase扫描，然后Reducer将结果写入HDFS。mapper输出的记录数大约为1,000,000,000条。问题是reducer的数量总是一个，尽管我设置了-Dmapred.reduce.tasks=100。reduce过程非常缓慢。//祝方泽编辑于2016-12-04我的主类代码:publicclassGetUrlNotSent2SpiderFromHbaseextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]arg0)throwsException{Configurationconf=getConf()
我需要使用MR找到得分最高的学生Paul90Ben20Cook80Joe85所以reducer的输出应该是(Paul90)谁能帮我解决这个问题？ 最佳答案 执行此操作的一个好方法是在Hadoop中进行二次排序。您的map输出键应该是(名称、标记)的组合。然后您将实现一个自定义比较器，它可以采用此键并基于标记仅比较2个给定值并根据较高标记进行排序。通常我们会实现一个分组比较器，但在这种情况下，我们希望所有的键都进入一个单一的缩减器。因此，我们将忽略分组比较器中的关键差异。在reducer中只获取第一个值并退出。二次排序详情:Secon
例如，假设您要统计一个巨大的名称文件中包含的名称。您可以轻松地将文件分成多个block，将其发送到您的映射器，映射器输出到单个reducer，后者又将输出一个包含结果列表的文件。听起来不错!现在两个(或更多)reducer如何帮助这个过程变得更快？据我所知，所有映射器都会向每个reducer发送自己的数据，以便对其进行缩减，并且每个reducer都将输出自己的文件及其结果。因此，在一项工作中——例如使用2个reducer——系统内传输的数据将乘以reducer的数量，并且所有reducer的输出将完全相同(希望如此)。对于某些其他实例来说，拥有多个reducer是否值得？好像我遗漏了什
不确定为什么会出现此错误。我在我的MBP上通过brew安装了hadoop2.7.3。我想我在单节点中运行它我要问的一切都来自thishadooptutorialsite.我收到NumberFormatException错误，但它说它是“空”。首先，这是输入文件:19792323243242526262626252625198026272828283031313130303029198131323232333435363634343434198439383939394142434039383840198538393939394141410040393945每个整数之间只有一个空格。唯一奇
我是hadoopmapreduce编程范例的新手，有人可以告诉我如何轻松地根据值进行排序吗？我尝试实现另一个比较器类，但是有没有更简单的方法，比如通过作业配置来根据reducer的值进行排序。基本上我正在阅读日志文件，我想按升序排列url到hitcount。publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableONE=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcon
运行MapRed作业后，我们会得到一些关于该作业的摘要，例如:...reduceinputrecords:10reduceinputgroups:3...我知道这是由组合重复键引起的。我的问题是reducer用来组合记录的方法是什么？key1.equals(key2)orkey1.hashCode==key2.hashCode?谢谢。 最佳答案 只有compareTo因为键必须实现WritableComparable.key.hashCode()用于分区原因。永远不会使用等于。 关于ha
我对mapreduce输出部分文件有一些疑问。1>part-r-*文件和mapreduce输出的part-*文件有什么区别？part-r-*是mapper的输出，part-*是reducer的输出？2>如果reducer没有产生任何结果，mapper输出将被保留还是被删除？ 最佳答案 通常情况下，part-r-*来自reducer。MultipleOutputs允许您使用不同的命名约定。如果没有减少步骤，输出将是part-m-*。据我了解，如果定义了reducer，则无论reducer是否产生任何内容，映射器输出都会被删除。通常re
我想知道mapper任务(或reducer任务)中未处理的异常是否会使任务失败，或者仅忽略时间的特定输入对？我想是前者，但不太确定。 最佳答案 这取决于错误。无论哪种方式，我总是强调用try-catchblock包装map和减少逻辑。出现错误时，我递增一个计数器，其名称派生自异常类名。这不仅可以保护hadoop的其余部分免受逻辑错误的影响，还可以让您仅通过查看日志就知道出了多少问题。 关于hadoop-Mapper或ReducerTask中未处理的异常会使任务失败？，我们在StackOv
我正在尝试解决以下RecordReader问题。输入文件示例:1,12,23,34,45,56,67,7..............我希望我的RecordReader返回key|Value0|1,1:2,2:3,3:4,4:5,54|2,2:3,3:......6,66|3,3:4,4......6,6,7,7(对于第一个值，前五行，对于第二个值，从第二行开始五行，对于第三个值，从第三行开始五行，依此类推)publicclassMyRecordReaderextendsRecordReader{@OverridepublicbooleannextKeyValue()throwsIOEx
